論文の概要: Reinforcement Learning for an Efficient and Effective Malware Investigation during Cyber Incident Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01999v1
- Date: Sun, 4 Aug 2024 11:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 15:45:06.947261
- Title: Reinforcement Learning for an Efficient and Effective Malware Investigation during Cyber Incident Response
- Title（参考訳）: サイバーインシデント対応における効果的なマルウェア調査のための強化学習
- Authors: Dipo Dunsin, Mohamed Chahine Ghanem, Karim Ouazzane, Vassil Vassilev,
- Abstract要約: 本研究は、強化学習RLを用いた事故後マルウェア鑑定の強化に焦点を当てた。
本研究は,ポストインシデント調査モデルと,ポストインシデント調査の迅速化を目的としたMDPポストインシデントマルウェア調査モデルとフレームワークを提案する。
次に,提案フレームワークにおける構造化MDPに基づくRLマルウェア調査モデルを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research focused on enhancing post-incident malware forensic investigation using reinforcement learning RL. We proposed an advanced MDP post incident malware forensics investigation model and framework to expedite post incident forensics. We then implement our RL Malware Investigation Model based on structured MDP within the proposed framework. To identify malware artefacts, the RL agent acquires and examines forensics evidence files, iteratively improving its capabilities using Q Table and temporal difference learning. The Q learning algorithm significantly improved the agent ability to identify malware. An epsilon greedy exploration strategy and Q learning updates enabled efficient learning and decision making. Our experimental testing revealed that optimal learning rates depend on the MDP environment complexity, with simpler environments benefiting from higher rates for quicker convergence and complex ones requiring lower rates for stability. Our model performance in identifying and classifying malware reduced malware analysis time compared to human experts, demonstrating robustness and adaptability. The study highlighted the significance of hyper parameter tuning and suggested adaptive strategies for complex environments. Our RL based approach produced promising results and is validated as an alternative to traditional methods notably by offering continuous learning and adaptation to new and evolving malware threats which ultimately enhance the post incident forensics investigations.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、強化学習RLを用いた事故後マルウェア鑑定の強化に焦点を当てた。
本研究は,ポストインシデント調査モデルと,ポストインシデント調査の迅速化を目的としたMDPポストインシデントマルウェア調査モデルとフレームワークを提案する。
次に,提案フレームワークにおける構造化MDPに基づくRLマルウェア調査モデルを実装した。
マルウェアのアーティファクトを識別するために、RLエージェントは、Qテーブルと時間差分学習を用いて、その能力を反復的に改善し、法医学的証拠ファイルを取得し、検査する。
Q学習アルゴリズムは、マルウェアを識別するエージェント能力を大幅に改善した。
エプシロンの欲求調査戦略とQラーニングのアップデートにより、効率的な学習と意思決定が可能になった。
実験の結果, 最適学習速度はMDP環境の複雑さに依存することが明らかとなった。
マルウェアの同定・分類における本モデルの性能は,人間の専門家と比較してマルウェア解析時間を短縮し,堅牢性と適応性を実証した。
この研究は、ハイパーパラメータチューニングの重要性を強調し、複雑な環境に対する適応戦略を提案する。
我々のRLベースのアプローチは有望な結果を生み出し、特に継続的学習と新たなマルウェア脅威への適応を提供することによって従来の方法に代わるものとして検証され、最終的には事後法医学的な調査が促進される。
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